StegaStamp

在物理照片中隐匿和提取数据的技术

StegaStamp 隐藏数据图像编码 CVPR 2020 图像解码 Github 开源项目

此页面介绍了一种在图像中隐藏和提取数据的方法，能够在经过打印和摄影负载后保持图像的感知相似性。项目提供了所需的代码和预训练模型，以便复现研究成果。内容涵盖了训练编码器和解码器模型的步骤，并详细说明了在图像中编码和解码信息的过程。

sige - 提升图像编辑效率的空间增量生成引擎

GithubSIGE卷积优化图像编辑开源项目深度学习生成模型

SIGE是一种空间增量生成引擎，通过在编辑区域选择性执行计算来提高图像编辑效率。这种方法显著减少了条件生成对抗网络和扩散模型的计算量和延迟，同时保持了图像质量。SIGE对DDPM、Stable Diffusion和GauGAN等模型的性能提升明显，在NeurIPS 2022发表，并开源了代码和基准数据集。

Awesome-CVPR2024-Low-Level-Vision - CVPR2024低层视觉任务论文与代码汇总

CVPR2024Github低层视觉图像处理开源项目深度学习计算机视觉

这个项目汇总了CVPR2024会议中与低层视觉任务相关的论文和代码，内容涵盖图像复原、超分辨率、去噪和去模糊等多个研究方向。项目提供了这些领域最新研究成果的概览，包括创新方法及其开源实现。通过持续更新，该资源库为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供了及时、全面的学术参考。

ConsistentID - 基于细粒度身份保持的先进人像生成模型

AI绘图ConsistentIDGithub人像生成多模态开源项目身份保持

ConsistentID是一个创新的人像生成模型，通过整合FaceParsing和FaceID信息到扩散模型中，实现高度身份保真。该模型支持快速定制、多样化生成和文本控制，无需额外训练即可使用。项目提出的FGIS基准为细粒度身份保持设立新标准，ConsistentID还可作为适配器与其他模型协同工作，推动人像生成技术发展。

LLaVAR - 优化视觉指令微调的文本丰富图像理解模型

GithubLLaVAROCR能力多模态大语言模型开源项目文本丰富图像理解视觉指令微调

LLaVAR项目致力于增强大型语言模型对文本丰富图像的理解能力。通过改进视觉指令微调方法，该项目显著提升了模型在OCR相关任务上的表现。LLaVAR开源了模型权重、训练数据，并提供了环境配置、训练脚本和评估方法，为相关研究和开发提供了全面支持。

InstantID-Rome - 先进的身份保持图像生成工具

AI绘图GithubInstantID-Rome人物特征保持图像生成开源项目身份识别

InstantID-Rome是一个改进的身份保持图像生成项目。它优化了身体构图、面部饱和度和可编辑性,同时提供更稳定的布局、更高的一致性和更真实的效果。该项目支持大范围图像尺度和图层扩散,为多种创意和实用场景提供了灵活的身份保持生成功能。

StampJam - 快速创建数字印章和在线PDF盖章平台

AI工具PDF盖章在线设计印章数字印章电子印章自定义印章

StampJam是在线数字印章设计和PDF盖章平台。支持自定义印章元素，提供专业模板和多格式下载。具备PDF多页盖章功能，提高文档处理效率。为企业和个人用户提供便捷、高效的印章解决方案。

2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成

3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云

该项目开发了一种新型损失函数，能够直接从单张2D图像生成3D模型，无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射，并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外，项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能，为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。

gen-cv - 综合AI图像生成处理与分析的开源加速器

Azure Machine LearningGithubOpenAIStable DiffusionVision AI图像处理开源项目

gen-cv是一个丰富的开源资源库，集合了多种图像生成、处理和分析的示例。该项目整合了Azure Machine Learning、Computer Vision、OpenAI和Stable Diffusion等先进技术，涵盖引导式图像生成、视频分析、头像创建和模型微调等领域。通过提供实用示例，gen-cv旨在帮助开发者探索和实现先进的计算机视觉解决方案，推动AI视觉技术的应用和创新。

InstaFlow - 基于Rectified Flow的单步高质量图像生成技术

GithubInstaFlow人工智能图像生成开源项目文本生成图像深度学习

InstaFlow是一种基于Rectified Flow技术的单步图像生成器。该技术能生成接近Stable Diffusion质量的图像，同时大幅降低计算资源需求。InstaFlow通过直接将噪声映射到图像，避免了扩散模型的多步采样过程，将推理时间缩短至约0.1秒，比Stable Diffusion提高了约90%的效率。此外，InstaFlow还具有高质量输出和简单高效的训练过程等特点。

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